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Spring Boot 在Mac平台下打包Docker镜像及Linux服务器部署与运行
Dockerfile 在项目的src/main目录下创建文件夹：docker，新建文件：Dockerfile 内容如下： FROM openjdk:8-jdk-alpine VOLUME /tmp ADD dandelion 这个命令的效果是：在宿主机的/var/lib/docker目录下创建一个临时文件并把它链接到容器中的/tmp目录 ADD ：拷贝文件并且重命名(dandelion-0.0.1-SNAPSHOT.jar 即为本项目构建后的Image 运行Image：docker run -p 8080:8080 -t mvp/dandelion 参考： [ docker-1.12 run命令运行以及参数详解 Linux上部署与运行 开发环境导出Image sudo docker save -o mvp.tar mvp/dandelion mvp.tar 为导出镜像的位置及名称 mvp/dandelion [ERROR] Failed to execute goal com.spotify:docker-maven-plugin:1.0.0:build (default-cli) on project dandelion
1.9K10编辑于 2022-05-06 - 来自专栏算法与编程之美
Python基础 | 快速实现label_to_index
假设现在需要完成一个图像分类的任务，现有五种类型的花卉，分别是：['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips']，每个类别的花卉有图像若干。 class_names = ['roses', 'sunflowers', 'daisy', 'dandelion', 'tulips']class_names = sorted(class_names )# ['daisy', 'dandelion', 'roses', 'sunflowers', 'tulips'] 接下来通过列表推导式遍历数组，然后再将列表转换为字典。
86030发布于 2019-07-27 [数据集][目标检测]鲜花检测数据集VOC+YOLO格式25215张106类别
Alstroemeria”,“Artichoke”,“Bommaji”,“Calla”,“Carnation”,“Chamnahree”,“Cosmos”,“Curcuma”,“Dalnancho”,“Dandelion camellia”,“canna_lily”,“canterbury_bells”,“cape_flower”,“cautleya_spicata”,“clematis”,“columbine”,“common_dandelion 1Acaulis2852Alstroemeria2973Artichoke2704Bommaji3515Calla5216Carnation4047Chamnahree2888Cosmos3699Curcuma29110Dalnancho35411Dandelion74312Dongja27613Doraji41414Echinacea28815Englishdaisy60916FranceGukhwa45317Fritillaria27918Geuknakjo28219Geumeocho21320Geumggyeguk27921Geumjanhwa44422Geummaehwa36023GgangGgangyee67524Gloriosa26425Guemgangchorong29426Gyeongyeopduran34227Halmi70528Jjille81029Lentenrose39630Marigold42031Minariajaebi33032Mugunghwa32133Mulmangcho47134Muskari33035Nigella31236NorangGgotchangpo27337Norugwi43238Poinsettia25839Suseonhwa36640Suyeompaeraengi73441Sweetpea46842Yongwang28243alpine_sea_holly30644anthurium38745azalea37246ball_moss30347barbeton_daisy38448bearded_iris30049bee_balm33650bishop_of_llandaff44451black_eyed_susan38152blackberry_lily35753blanket_flower32754bolero_deep_blue31255bougainvillea42956bromelia28557californian_poppy30658camellia30659canna_lily37860canterbury_bells27961cape_flower47462cautleya_spicata30663clematis32464columbine27965common_dandelion26466corn_poppy36067cyclamen76868desert-rose37269foxglove50470frangipani49871garden_phlox48072gaura27973gazania28274geranium34875globe_thistle32176great_masterwort32177hibiscus38778hippeastrum40279japanese_anemone49280lotus37581magnolia38482mallow29783mexican_petunia37284monkshood59785morning_glory36386orange_dahlia21087osteospermum28888passion_flower69689petunia78390pincushion_flower32191pink-yellow_dahlia56192pink_primrose35793primula61894prince_of_wales_feathers36695red_ginger26496rose49297ruby-lipped_cattleya39698silverbush41799spear_thistle261100spring_crocus486101sunflower384102sword_lily567103thorn_apple339104toad_lily294105tree_mallow336106water_lily594
38800编辑于 2025-09-09- 来自专栏沈唁志
给博客左下角添加蒲公英特效以及鼠标点出小心心特效
script> 左下角蒲公英特效 图可以更换不一定为蒲公英 自己喜欢就好 将下面两个连一起就可以了 为了让代码高亮这个Prism.js有点作用 就分开写了 //左下角蒲公英特效 <div class="<em>dandelion</em> important;} } .<em>dandelion</em> .smalldan { width: 36px; height: 60px; left : 21px; background-position: 0 -90px; border: 0px solid red; } .<em>dandelion</em> span -moz-transform-origin: bottom center; transform-origin: bottom center; } .<em>dandelion</em> /2017102108422347.png); background-repeat: no-repeat; _background: none; } .<em>dandelion</em>
94940发布于 2018-05-24 - 来自专栏ml
HDUOJ----2647Reward
32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3129 Accepted Submission(s): 944 Problem Description Dandelion's some one may have demands of the distributing of rewards ,just like a's reward should more than b's.Dandelion's Output For every case ,print the least money dandelion 's uncle needs to distribute .If it's impossible Sample Input 2 1 1 2 2 2 1 2 2 1 Sample Output 1777 -1 Author dandelion Source 曾是惊鸿照影来 Recommend 拓扑排序
73380发布于 2018-03-22 花卉检测数据集VOC+YOLO格式8402张106类别
Alstroemeria","Artichoke","Bommaji","Calla","Carnation","Chamnahree","Cosmos","Curcuma","Dalnancho","Dandelion camellia","canna_lily","canterbury_bells","cape_flower","cautleya_spicata","clematis","columbine","common_dandelion Calla 框数 = 174 Carnation 框数 = 135 Chamnahree 框数 = 96 Cosmos 框数 = 123 Curcuma 框数 = 97 Dalnancho 框数 = 118 Dandelion canterbury_bells 框数 = 95 cape_flower 框数 = 158 cautleya_spicata 框数 = 102 clematis 框数 = 108 columbine 框数 = 93 common_dandelion
36810编辑于 2025-07-17- 来自专栏blog(为什么会重名，真的醉了)
拓扑排序-HDU2647 Reward
例题 ---- 传送门: HDU-2647 Dandelion’s uncle is a boss of a factory. some one may have demands of the distributing of rewards ,just like a’s reward should more than b’s.Dandelion Output: For every case ,print the least money dandelion ‘s uncle needs to distribute .If it’s impossible
49520发布于 2020-09-15 - 来自专栏Hammer随笔
CSS快速入门（二）
Parsley shallot courgette tatsoi pea sprouts fava bean collard greens dandelion okra wakame Dandelion cucumber earthnut pea peanut soko zucchini. Parsley shallot courgette tatsoi pea sprouts fava bean collard greens dandelion okra wakame Dandelion cucumber earthnut pea peanut soko zucchini. Dandelion cucumber earthnut pea peanut soko zucchini.
65410编辑于 2022-03-24 - 来自专栏石璞东 | haha
毕业设计之「测试实验及结果分析」（二）
基于AlexNet完成五种花的训练和识别 花分类数据集获取及项目简介 在本例中，我们将使用通过Python爬虫技术获取的不具备版权的3762张样本图片，包括5个类别：其中daisy（菊花）633张，dandelion （蒲公英）898张，roses（玫瑰）641张，sunflowers（太阳花）699张，tulips（郁金香）799张； 训练集图片共3306张，同样也是5种类别，其中daisy（菊花）570张，dandelion （蒲公英）809张，roses（玫瑰）577张，sunflowers（太阳花）630张，tulips（郁金香）720张； 测试集图片共364张，也是5种类别，其中daisy（菊花）53张，dandelion
76310发布于 2020-07-14 - 来自专栏机器学习与统计学
TensorFlow2.0（10）：加载自定义图片数据集到Dataset
请将所有数据存放在同一目录下，然后将不同类别的图片分门别类地存放在不同的子目录下,目录树如下所示： $ tree flower_photos -L 1 flower_photos ├── daisy ├── dandelion ├── LICENSE.txt ├── roses ├── sunflowers └── tulips 所有的数据都存放在flower_photos目录下，每一个子目录（daisy、dandelion flower_photos/roses/16149016979_23ef42b642_m.jpg'] 读取图片的同时，我们也不能忘记图片与标签的对应，要创建一个对应的列表来存放图片标签，不过，这里所说的标签不是daisy、dandelion label_names = sorted(item.name for item in data_path.glob('*/') if item.is_dir()) label_names ['daisy', 'dandelion label_to_index = dict((name, index) for index, name in enumerate(label_names)) label_to_index {'daisy': 0, 'dandelion
2.2K20发布于 2019-12-25 - 来自专栏数据派THU
要学习的第一个现代CNN：AlexNet
/data/flower/test/dandelion/DandelionFlower.jpg', '. /data/flower/test/dandelion/images.jpg', '. Predict label:tulipsActual label: dandelion ... Predict label:sunflowersActual label: dandelion ...
33910编辑于 2023-05-11 MacOS使用colima时出现chown“permission denied”报错问题修复
先删除所有镜像：colima delete重新启动：colima start --vm-type=vz参考：https://medium.com/dandelion-tutorials/how-to-fix-chown-permission-denied-issue-when-using-colima-on-mac-os-x-d925e420c875
33000编辑于 2025-08-05- 来自专栏深度学习与计算机视觉
使用VGG模型自定义图像分类任务
flowersdata\\trainimages\\' #文件路径 filepath = 'F:\\flowersdata\\tfrecord\\train\\' classes=['daisy', 'dandelion flowersdata\\testimages\\' #文件路径 filepath = 'F:\\flowersdata\\tfrecord\\test\\' classes=['daisy', 'dandelion
2K10发布于 2019-05-26 课前准备---单细胞VDJ分析导论2
已经出现了一些工具，提供了专门用于处理单细胞数据的不同分析选项，包括scipy、Dandelion和scRepertoire。 这些文件大多可以用于输入到Dandelion, scRepertoire和Scirpy中，后者还接受其他数据格式，如TraCeR/BraCer的输出。 Dandelion采用了Immcantation的重新注释步骤，并增加了单独注释D/J基因的额外步骤，使Dandelion保留了缺乏V基因的contigs(被IgBLAST丢弃)，这也导致了“J基因多映射者 Dandelion根据CDR3氨基酸/核苷酸序列的相似性使用汉明距离调用克隆型，同时断言相同的V/J基因用法和CDR3长度的要求。 例如，scRepertoire生成用于量化克隆扩增数据的直观指标;Scirpy和Dandelion分别更侧重于TCR和BCR数据分析; Dandelion也更擅长分析发育中的T细胞/B细胞。
1.1K20编辑于 2024-07-02- 来自专栏石璞东 | haha
毕业设计（基于Tensorflow的深度研究与实现）之番外篇
01 利用深度学习进行五种花的分类 我的毕业设计中关于花分类的demo共有3672张样本图片，包括五种类别，其中daisy（菊花）633张，dandelion（蒲公英）898张，roses（玫瑰）641 张，sunflowers（太阳花）699张，tulips（郁金香）799；训练集图片共3306张，同样也是五种类别，其中daisy（菊花）570张，dandelion（蒲公英）809张，roses（玫瑰 ）577张，sunflowers（太阳花）630张，tulips（郁金香）720；测试集图片共364张，也是五种类别，其中daisy（菊花）63张，dandelion（蒲公英）89张，roses（玫瑰）
1.1K10发布于 2020-04-21 - 来自专栏ml
暑假集训之专题----拓扑排序题解
32768/32768K (Java/Other) Total Submission(s) : 17 Accepted Submission(s) : 1 Problem Description Dandelion's some one may have demands of the distributing of rewards ,just like a's reward should more than b's.Dandelion's Output For every case ,print the least money dandelion 's uncle needs to distribute .If it's impossible
72950发布于 2018-03-22 - 来自专栏机器之心
教程 | 在Cloud ML Engine的TPU上从头训练ResNet
文件的每一行可能如下所示： gs://cloud-ml-data/img/30a9ae018c_n.jpg,daisy gs://cloud-ml-data/img/907ed2c7cd_m.jpg,dandelion gs://cloud-ml-data/img/93a01f48f6.jpg,dandelion gs://cloud-ml-data/img/81d8c9b0bd_m.jpg,dandelion 你可以根据自己的喜好对图片进行命名 例如： daisy dandelion roses sunflowers tulips 文件中的顺序非常重要。如果最终的模型预测结果为「2」，你就可以得知该图像为玫瑰（第 0 类代表雏菊）。
2.5K20发布于 2018-08-07 - 来自专栏全栈程序员必看
resnet34 pytorch_pytorch环境搭建
spilt_data.py #用于分类训练集和测试集的代码 2——-flower_data #已经分好文件夹的数据 2.1————–flower_photos 2.1.1——————-daisy 2.1.2——————-dandelion ——-flower_data 2.1————–flower_photos 2.1.1——————-daisy 2.1.2——————-dandelion 2.1.3——————-roses 2.1.4— —-sunflowers 2.1.5——————-tulips 2.1.6——————-LICENSE.txt 2.2————–train 2.2.1——————-daisy 2.2.2——————-dandelion 2.2.3——————-roses 2.2.4——————-sunflowers 2.2.5——————-tulips 2.3————–val 2.3.1——————-daisy 2.3.2——————-dandelion transform=data_transform["train"]) train_num = len(train_dataset) # {'daisy':0, 'dandelion
1.1K20编辑于 2022-09-27 【HDU】2266 - How Many Equations Can You Find（dfs）
Sample Input 123456789 3 21 1 Sample Output 18 1 Author dandelion Source HDU
21010编辑于 2025-08-27花卉识别分割数据集labelme格式7111张102类别
"carnation","cautleya_spicata","tiger_lily","clematis","anthurium","colts_foot","columbine","common_dandelion = 36 clematis count = 115 anthurium count = 133 colts_foot count = 122 columbine count = 84 common_dandelion
22410编辑于 2025-07-17
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